EXERCICIOS
A1 = rnorm(10, mean=6, sd=3)
B1 = rnorm(10, mean=7.5, sd=3.2)

1. ### Utilize a funo simula.r e teste a hiptese que as mdias das amostras so diferentes. No esquea de usar a funo source() para carregar a funo!
abs(mean(A1)-mean(B1))

sim = simula(A1,B1)
sum(sim>=difmedias)/length(sim)

2. ### Teste agora que a mdia da segunda amostra  maior que a primeira. Compare os valores obtidos. Ateno: nunca faa isso na vida real! Sua hiptese deve estar definida a priori, antes de iniciar o teste!
sim2 = simula(B1, A1, teste="uni")
sum(sim2[sim2>=round(abs(mean(B1)-mean(A1)),1)])/length(sim2)

3. ### Utilize agora a funo t.test() para testar as mesmas hipteses. Os resultados so iguais?
help(t.test)
t.test(A1, B1)
t.test(B1, A1, alternative="two.sided")

4. ### Voc fez uma Anlise Exploratria dos Dados antes de fazer o teste? DEVERIA! Acostume-se a criar intimidade com os dados antes de fazer qualquer teste. Como diria o professor Rodrigo Pereira: Leve os dados para passear, tomem um cafezinho, tornem-se ntimos!
No havia feito

5. ### Sempre faa um diagnstico das premissas do teste! Quais so as premissas do teste na funo simula? E na funo t.test()? Faa o diagnstico grfico dessas premissas!
hist(ab, freq=FALSE)
curve(exp=dnorm(x, mean=mean(ab), sd=sd(ab)), from=-5, to=15, col="red", add=TRUE)
bartlett.test(td$Val, td$AB)
Parece que os dados ferem as premissas dos testes.

Caixeta de NOVO?!

1. ### Calcule o valor da rea basal para cada indivduo (somatria dos fustes).
caixeta = read.table ("exemplo-caixeta.csv", header=TRUE, sep=",")
caixeta$dap = caixeta$cap/pi
caixeta$abasal = abs(-1.7953*(caixeta$dap^2.2974))
head(caixeta)
sumabasal = aggregate(caixeta$abasal, list(caixeta$local,caixeta$arvore), sum)
sumabasal2 = aggregate(caixeta$abasal, list(caixeta$arvore,caixeta$local), sum)

colnames(sumabasal) = c("Local", "Arvore", "abasal")
colnames(sumabasal2) = c("arvore", "local", "abasal")

2. ### Calcule o valor mdio da rea basal por amostra em cada uma das localidades.
tapply(caixeta$abasal, INDEX=caixeta$local, mean)

3. ### Produza grficos para mostrar os dados.
table(sumabasal2$local)
boxplot(abasal~local, data=sumabasal2)
boxplot(abasal~local, data=sumabasal2, outline=FALSE)
plot(1:669, sumabasal2$abasal, pch=rep(c(15, 16, 17), each=c(290,176,203)),col=rep(c("red","blue", "green"),each=c(290,176,203) ))


4. ### Calcule os valores de uma tabela Anova para esses dados sendo a varivel dependente a rea basal e o tratamento as localidades. Cada observao refere-se a uma amostra ou parcela.
plot(1:669, sumabasal2$abasal, pch=rep(c(15, 16, 17), each=c(290,176,203)),col=rep(c("red","blue", "green"),each=c(290,176,203) ))

tapply(sumabasal2$abasal, INDEX=sumabasal2$local, mean)
mediageral = mean(sumabasal2$abasal)
mediachauas = 121453.93
mediajureia = 252563.99
mediaretiro = 99325.72

## SSTOTAL ##
difgeral = mediageral - sumabasal2$abasal
sumdifgeral = sum(difgeral)
ssabasal = difgeral^2
sstotal = sum(ssabasal)

## SS INTRA GRUPOS ##
sumdifj= mediajureia - sum(sumabasal2$abasal[sumabasal2$local=="jureia"])^2
sumdifc= mediachauas - sum(sumabasal2$abasal[sumabasal2$local=="chauas"])^2
sumdifr= mediaretiro - sum(sumabasal2$abasal[sumabasal2$local=="retiro"])^2

ssigrupos = sumdifj+sumdifr+sumdifc

## SS ENTRE GRUPOS ##

ssentre=abs(sstotal-ssigrupos)

## Graus de Liberdade ##
Entre = 3 grupos (Jureia, Retiro e Chauas) - 1 = 2.
Dmedioen = ssentre/2
Dmedioin = ssigrupos/(669-3)

## F ##
F.ambientes = Dmedioen/Dmedioin
pf (F.ambientes, 2, 666, lower.tail=FALSE)

5. Calcule a tabela de anova com a funo aov.
str(sumabasal2)
anova = aov(sumabasal2$abasal~sumabasal2$local)
summary(anova)

6. Qual  a porcentagem de variao explicada pela localidade nesse caso?
ssentre/sstotal

### Meus calculos de "anova a mo" no batem com aov. No consegui achar a razo.
